上期回顾：第二季连载专栏，斑马将持续与大家分享吴军博士著作《智能时代》。在第一章里，关于“数据是人类建造文明的基石”这一观点，你是否有熟悉的感觉，没错，吴军与王坚两位博士对数据的认知如出一辙，简直英雄所见略同！
本期内容将由斑马为你分享
《智能时代》第二章：
大数据和机器智能
以下节选自吴军著作
《智能时代大数据与智能革命重新定义未来》
在有大数据之前
计算机并不擅长于
解决需要人类智能的问题
但是今天这些问题
换个思路就可以解决了
其核心就是变智能问题为数据问题
由此全世界开始了新的一轮技术革命
——智能革命
智能时代是热点，但不是概念
它不变幻莫测，也没有远离现实
只是有应用条件限制
很多先驱都在探讨
它的真实应用场景
什么是机器智能
计算科学家认为，如果计算机实现了下面几件事情中的一件，就可以认为它有图灵所说的那种智能：
1. 语音识别
2. 机器翻译
3. 文本的自动摘要或者写作
4. 战胜人类的国际象棋冠军
5. 自动回答问题
今天计算机已经做到了上述这几件事情，有些时候还超额完成了任务。人类走到这一步并非一帆风顺，而是先走了十几年的弯路。
李开复说
“未来10年 50%人的工作将被人工智能取代”
比尔盖茨提议
“机器人抢了饭碗 应该被征税”
人工智能将再次改变世界
鸟飞派：人工智能1.0
人工智能这个名词严格地讲在今天有两个定义，第一个是泛指机器智能，也就是任何可以让计算机通过图灵测试的方法，包括我们在本书中要经常讲的数据驱动方法。第二个是狭义上的概念，即20世纪五六十年代特定的研究机器智能的方法。
零散的数据繁若星辰
只有通过一定的积累和对其统计分析
我们才可得以一窥天机
另辟蹊径：统计+数据
在20世纪90年代互联网兴起之后，数据的获取变得非常容易。从1994年到2004年的10年里，语音识别的错误率减少了一半，而机器翻译的准确性提高了一倍。其中20%左右的贡献来自方法的改进，80%则来自数据量的提升。虽然在每一年，计算机在解决各种智能问题上的进步幅度并不大，但是十几年量的积累，最终促成了质变。
一个人、一家企业、一个国家
要么加入浪潮，成为前2%的人
要么观望徘徊，被淘汰
数据创造奇迹：从量变到质变
进入21世纪后，由于互联网的出现，使得可用的数据量剧增，数据驱动方法的优势越来越明显，最终完成了从量变到质变的飞跃。如今很多需要类似人类只能才能做的事情，计算机已经可以胜任了，这得益于数据量的增加。
全世界各个领域数据不断向外发展，渐渐形成了另外一个特点，那就是很多数据开始出现交叉，各个维度的数据从点和线渐渐连成了网，或者说，数据之间的关良性极大地增强，在这样的背景下，就出现了大数据。
AlphaGo每天能下三百万盘棋
与其说AlphaGo击败了人类围棋冠军
不如说是海量数据征服了人类棋手
变智能问题为数据问题
机器人的背后，是数据中心强大的服务器集群，而从方法上讲，它们获得智能的方法不是和我们人一样靠推理，而更多的是利用大数据，从数据中学习获得信息和知识。
本章小结
我们对大数据重要性的认识
不应该停留在统计、改进产品和销售
或者提供决策的支持上
而应该看到它
（和摩尔定律、数学模型一起）
导致了机器智能的产生
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《智能时代》|他说2%的人将控制未来,成为他们或被淘汰
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